import pandas as pd
#1.数据采集
user_goods=pd.read_table('data/电商用户浏览数据.txt',header=None,sep=',',encoding='utf-8') #header=None全是数据没有表头，1第一行是表头
print(user_goods)
#构造表头
nameList = ['编号','产品名称','价格','用户姓名','生日','性别','身高','地区','开始时间','结束时间']
noList= list(range(10))
headDict = dict(zip(noList,nameList)) #将编号列表和 字段名列表组合成 字典
print(type(user_goods))
print(user_goods.loc[0:5,1:3])  #DataFrame的loc 切片 可以  横切和竖切  ，
# 之前是如何横切 之后是如何竖切 每一个切法用: 从冒号前的编号切到冒号后的编号
user_goods.reset_index()#重置编号
user_goods.rename(columns=headDict,inplace=True) #将拼好的字段名替换给数据
#print(user_goods.loc[0:5,'产品名称':'生日'])
user_goods_names = user_goods.loc[:,'产品名称']
print(user_goods_names)
nullName = user_goods[user_goods_names.isnull().values==True]
#user_goods_names.isnull会形成一个完整的遮罩（有洞的遮罩，为null的就有洞）
#user_goods_names.isnull==True 取得为null下标的集合
#user_goods为一个dataFrame相当于数组 可以用下标来选择数据
print(nullName.index)
new_user_goods = user_goods.drop(index=nullName.index,inplace=True)
print(user_goods)


#2.数据预处理 （处理掉错误 缺失 不合理的数据）
#3.数据分析（求平均 最大 最小 中位数 众数 方差）
#4.可视化 形成图表（饼图 柱状图）